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AI 사용자 27% '거짓 정보 생성' 일자리 상실보다 더 우려

생성형 AI 개발사 앤트로픽의 8만 1000명 대상 조사에서 응답자의 27%가 AI의 환각 현상(거짓 정보 생성)을 일자리 상실보다 더 큰 위협으로 우려하는 것으로 나타났다. 한편 사용자의 32%는 AI 도입 후 업무 효율이 높아졌다고 평가했으며, 지역별로 고소득 국가와 개발도상국 간 AI에 대한 인식 차이가 뚜렷했다.

AI 사용자 27% '거짓 정보 생성' 일자리 상실보다 더 우려
AI를 활용해 생성된 이미지입니다

인공지능(AI) 사용자들이 일자리 감소보다 AI가 거짓된 정보를 제공하는 '환각 현상'을 더욱 심각한 위협으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI 개발사 앤트로픽이 전 세계 8만 1000명을 대상으로 실시한 대규모 조사에서 응답자의 27%가 환각 현상으로 인한 오류를 AI의 최우선 우려 사항으로 지목했다. 이는 일자리 대체 및 인간 자율성 침해(22%)나 비판적 사고 능력 저하(16%)보다 훨씬 높은 수치로, AI 기술의 신뢰성 문제가 얼마나 광범위하게 인식되고 있는지를 보여준다.

이번 조사는 앤트로픽이 지난해 12월 159개국의 AI 사용자들을 대상으로 자사 챗봇인 클로드를 활용해 직접 인터뷰를 진행한 결과다. 조사에 참여한 사용자들은 AI의 환각 현상으로 인한 실질적 피해를 호소했다. 독일의 한 사업가는 "AI 환각 현상으로 수많은 업무 시간을 허비했다"고 토로하며 기술의 불완전성에 대한 경계심을 드러냈다. 환각 현상은 AI가 학습 데이터에 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상으로, 특히 전문가의 검증 없이 AI의 답변을 신뢰하는 사용자들에게 심각한 문제가 될 수 있다. 이는 의료, 법률, 재무 상담 등 정확성이 중요한 분야에서 특히 위험할 수 있다는 점에서 단순한 기술적 결함을 넘어선 사회적 위험 요소로 평가된다.

흥미롭게도 AI 기술이 가져온 긍정적 변화도 상당했다. 조사 결과 응답자의 32%가 AI 도입 후 업무 효율이 높아졌다고 답했으며, 약 81%의 사용자가 AI가 자신의 기대를 어느 정도 충족하고 있다고 평가했다. 생산성 향상이 AI의 가장 큰 긍정적 효과로 1위로 꼽혔으며, 아랍에미리트의 한 웹디자이너는 "과거에는 혼자였지만 이제는 AI 덕분에 100명의 몫을 해내고 있다"며 기술의 효용성을 강조했다. 이는 AI 기술이 올바르게 활용될 경우 생산성과 업무 효율성을 획기적으로 높일 수 있음을 시사한다. 다만 이러한 긍정적 평가는 환각 현상과 같은 기술적 한계를 보완할 때 비로소 완전한 가치를 발휘할 수 있다는 점이 중요하다.

AI에 대한 지역별 인식 차이도 뚜렷하게 드러났다. 남아메리카, 아프리카, 동남아시아 등 중저소득 국가의 사용자들은 유럽이나 미국 등 고소득 국가에 비해 AI에 대해 훨씬 낙관적인 태도를 보였다. 연구팀은 이러한 차이가 고소득 국가일수록 AI가 경제와 고용에 미칠 실질적 영향에 민감한 반면, AI 침투율이 상대적으로 낮은 지역에서는 일자리 대체 위협을 보다 추상적으로 느끼기 때문이라고 분석했다. 이는 경제 발전 수준과 AI 도입 정도에 따라 기술에 대한 우려와 기대가 상이하게 형성됨을 의미한다. 고소득 국가에서는 AI로 인한 실업 문제가 현실적 위협으로 다가오는 반면, 개발도상국에서는 AI가 경제적 기회로 인식되는 경향이 있다는 뜻이다.

다만 이번 조사의 신뢰성에 대한 의문도 제기되고 있다. 구글 딥마인드 연구진을 비롯한 일부 전문가들은 이번 조사가 북미와 서유럽 사용자에게 편중되어 있으며, AI 조기 도입자를 대상으로 한 만큼 전체 인구의 목소리를 대변하기에는 한계가 있다고 지적했다. 조사에 사용된 '클로드 인터뷰어'라는 특수 챗봇이 70개 언어로 직접 대화를 나누고 분석하는 방식은 혁신적이지만, 특정 플랫폼 사용자에 대한 편향이 존재할 수 있다는 비판이다. 앤트로픽의 사회적 영향 팀을 이끄는 딥 강굴리는 "클로드를 통해 수집된 풍부한 인간의 경험이 향후 연구 방향과 제품 구축 방식에 중요한 지표가 될 것"이라고 밝혔지만, 이러한 한계를 보완한 추가 조사가 필요하다는 의견이 지배적이다. 결국 이번 조사는 AI 기술의 신뢰성 강화가 얼마나 중요한지를 보여주는 동시에, 더 광범위하고 객관적인 사용자 의견 수집의 필요성을 시사한다.